一般社団法人日本ディープラーニング協会（以下、JDLA）が運営する「JDLA Deep Learning for GENERAL（以下、G検定）」を受験し、その体験記を公開いたします。 G検定は、ディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針を決定し、事業活用する能力や知識を評価する試験です。

私はこれまで、アプリケーション開発の分野で、ユーザーが運営するシステムをクローズドなイントラネットからオープンなインターネットやクラウド環境に移行させ、事業の効率化やコスト削減を実現する役割を担ってきました。

しかしながら、近年のAI技術、特にディープラーニングの進展により、人間が処理しきれないほどの大量のデータを元に物事のルールを学習し、人間が難しい判断や予測を行う能力が向上しています。 例えば、自動運転車、需要予測、機械翻訳など、AI技術は既に社会に浸透しており、アプリケーションエンジニアにはこれまで以上にAI技術を活用した高付加価値なソリューションを提供するニーズが求められています。

私もAI技術を習得し、真のアプリケーション・エンジニアとして、さらなる活躍をするため、スタートアップとして、ディープラーニングの基礎知識を学習できる「G検定」にチャレンジしました。

G検定取得に向けて、約3カ月間の学習期間を経て、以下のテキストと問題集を使用しました。

• 深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
• 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集

学習の中心は、用語やその意味の理解でした。 テキストに登場する用語を自ら調べ、整理することで、G検定の受験に役立ちました。 この試験は120分で約220問（選択式）に回答する必要があり、教材を参照せずに問題に対応するために、事前に知識を深めておくことが重要でした。

G検定の受験結果として、無事に合格することができました！

G検定の学習を通じて、AIに関する基礎知識を習得しました。これをさらに高めるため、次はエンジニア向けの上位資格である「JDLA Deep Learning for ENGINEER（以下、E資格）」の取得を目指しています。 E資格では、G検定で学んだ内容に加えて、応用数学を含むディープラーニングの理論を深く理解し、ライブラリを用いたAIプログラムの開発能力を磨きます。 さらに、E資格の受験資格を得るために、専門の認定講座を受講する予定です。

現在、会社からはE資格取得のための支援を受けており、従来の技術だけでなくAIなどの新たな技術要素を活用し、価値を創造するエンジニアを目指しています。